数字化工作:
数据挖掘与整合:从实验室仪器、实验过程及历史数据中提取、清洗和整合多源数据,构建可用的数据集
数据分析与洞察:运用统计分析、机器学习,深度学习等方法分析实验数据,建立模型,为实验优化、过程预测和问题诊断提供数据洞察
AIGC应用开发:探索并应用生成式AI技术,如辅助生成实验报告、文献摘要、实验模拟描述或实验设计建议
产品测试工作:
测试设计与执行:独立承接平台或研究型项目,并与团队合作开发,包括产品设计,测试规范的定义,测试方法的开发以及相关设备场地的设计投资
测试设备维护与优化:负责测试设备、仪器的日常校准、维护,并持续优化测试流程与方法
问题追踪与质量保证:可以独立处理业务领域内的问题解决与失效分析,对测试结果的可靠性进行全面的正确的核算评价,并可以针对不符合项进行有效的优化改进